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工业能源管理应用开发可以采集能源管理全过程相关数据，清理、集成和分类存储这些多源异构数据,进行统一的主要数据和元数据管理,工业能源管理应用开发形成一个标准的数据视图,消除数据岛,实现数据集成的全方位维度,并提供一个坚实的数据基础系统的智能应用程序。
工业能源管理应用开发构建工业企业的能源地图。工业能源管理应用开发对收集到的系统文件、操作程序、标准等非结构性数据进行结构处理，整理出工业企业已形成的明确知识。从大量的数据中挖掘和知识认知，以实现隐性知识的明确性。工业能源管理应用开发将两者有机结合在一起，实现能源业务知识地图的整个过程和共享。重点是在不同的场景中建立一个动态的专家知识库，以提供能源控制的应用“智慧大脑”。
工业能源管理应用开发的全系统能耗在线评估优化。“数据+机理+知识”结合技术，建立单个设备的能耗优化模型、工艺能耗评价优化模型、综合能耗评价优化模型，实现整个智慧生产管理系统的多层次在线能效计算、评价和动态优化。从系统节能的角度，分析生产组织、工艺设计、产品质量、工业设备状态等因素对能耗的影响，采用铁素流和能源流的协调优化，利用专家知识实现整个系统的能耗优化，降低能耗成本。
工业能源管理应用开发可以进行多能源流量预测和多媒体耦合优化。工业能源管理应用开发在复杂的工作条件下，特别是对异常工作条件的识别、判断和特征提取，建立多时取异常工作条件，然后进行深入学习，实现对未来状态的准确预测。通过对趋势的预测，实现了多能流的耦合优化和调度，最终实现了管网压力的稳定，减少了分散，最大限度地提高了智慧能源供应和综合价值。
工业能源管理应用开发优化智慧能源系统的负荷预测和需求控制。建立能源系统功耗分析和负荷预测模型，工业能源管理应用开发根据主要工艺的生产计划，设备计划预测能源系统的负荷变化，结合能源的预测量，预测各生产线的能源需求。工业能源管理应用开发当预测需求异常时，系统自动制定生产计划优化计划，推动数字化工厂生产调度，构建能源生产协调一体化优化计划，实现能源需求的持续优化。
